Алгоритм поиска школьников с повышенной тревожностью

Респонденты узнают о себе много нового

Ученые Томского государственного университета (ТГУ) разрабатывают алгоритм для выявления пользователей «ВКонтакте», которые проявляют склонность к агрессии, тревожности и стрессу, а также алгоритм для поиска небезопасного контента. Для создания базы данных исследователи сформировали онлайн-опросники, доступные студентам ТГУ. Ответивший узнает свой психологический портрет, эмоциональное состояние и то, как он пользуется интернетом.

Фото: Олег Харсеев, Коммерсантъ

Фото: Олег Харсеев, Коммерсантъ

«Мы проведем несколько анонимных психологических опросников и шкал, которые продемонстрируют уровень тревожности и стресса каждого участника, и выявим связь между полученными результатами и подписками на сообщества в личном профиле социальных сетей,— рассказывает участник проекта, завлабораторией компьютерных средств обучения Института дополнительного образования ТГУ Артем Фещенко.— Обнаружение связей (маркерных сообществ) позволит прогнозировать наличие искомого признака у других людей. Например, если все люди, прошедшие диагностику и продемонстрировавшие высокий уровень стресса, подписаны на одно сообщество, то можно предположить, что у других подписчиков этой группы, которые не проходили диагностику, стресс также высок».

Исследователи подчеркивают, что процедура поиска аккаунта респондента в социальной сети и обнаружение связей между результатами опросника и подписками происходит с помощью программных алгоритмов без непосредственного участия человека-исследователя. С точки зрения этики этот подход более корректен, и результат такого анализа не содержит персональных данных респондентов, цель — обнаружить закономерность в обезличенных агрегированных данных.

На данный момент ученые разработали анкету для психодиагностического исследования пользователей социальных сетей. Также они создали онлайн-опросники, которые встроены в систему «Электронный университет — Moodle». Пока эти анкеты доступны только студентам ТГУ и включают три опросника и шкалы: портрет человека (особенности личности: экстраверсия, открытость, практичность, сознательность и пр.), эмоциональное состояние (уровень тревожности, стресса и подавленного состояния) и особенности использования интернета. После прохождения респондентам предоставляются интерпретация результатов и общие рекомендации, например необходимость обращения за профессиональной консультацией.

Сейчас база данных содержит 1500 анкет и профилей томских подростков. Всего для проекта планируется опросить и проанализировать страницы «ВКонтакте» у 10 тыс. людей.

Помимо поиска в соцсетях подростков, которым требуется помощь, ученые разрабатывают алгоритм для выявления небезопасного контента, например, группы поддержки отклоняющегося поведения (self-harm), группы ненависти (националистические, экстремистские, шутинговые) и подобные. По итогам будет создана база опасного контента и определены типы пользователей, проявляющих к нему интерес, распространители и создатели.

За последние пять лет Роскомнадзор заблокировал 60 тыс. страниц или материалов в социальных сетях. Больше всего запрещенного контента содержалось в социальной сети «ВКонтакте» — их более 48 тыс.

Кроме того, к 2022 году ученые создадут первое приложение самодиагностики, которое поможет подросткам понять свои индивидуальные особенности (психологический тип личности) и интерпретировать свое поведение и отношение других людей к себе. Также они получат рекомендации и контакты специалистов, которые смогут им помочь в случае необходимости.

Та же команда ученых разработала алгоритм для поиска «своих» абитуриентов во «ВКонтакте». Сейчас точность алгоритма — более 85%. Он определяет уровень интеллекта, креативности и мотивации выпускников, а также способен понять, какая образовательная программа будет интересна абитуриенту.

Проект ведет команда психологов, социологов, историков и программистов ТГУ, руководитель — доцент факультета психологии Валерия Мацута. Исследование поддержано грантом РНФ (№19-78-10122 «Разработка алгоритма идентификации факторов риска безопасности пользователей социальных сетей на основе анализа контента и психологических характеристик его потребителей») до 2022 года, на его реализацию выделено 5 млн руб.

Загрузка новости...
Загрузка новости...
Загрузка новости...
Загрузка новости...
Загрузка новости...
Загрузка новости...
Загрузка новости...
Загрузка новости...
Загрузка новости...
Загрузка новости...
Загрузка новости...